Quantitatives Frequent-Pattern Mining über Datenströmen

Das Aufdecken unbekannter Zusammenhänge zählt zu einer der wichtigsten Aufgaben im Data Mining. Für das Problem des Frequent Pattern Mining über statischen Daten finden sich daher in der Literatur eine Vielzahl an Lösungen. Die Integration von Sensorik in nahezu jeden Lebensbereich führt allerdings zu Datenmengen, welche mittels der klassischen Verfahren zumeist nicht mehr bewältigt werden können. Ein Paradigmenwechsel hin zur DatenstromVerarbeitung ist oftmals unumgänglich. Ein interessantes Problem, welches im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Sensordaten auftritt ist der prinzipiell stetige Wertebereich von Messungen. Die bekannten Lösungen sind für die Analyse von kontinuierlichen Daten über stetigen Wertebereichen nur bedingt geeignet. Im folgenden soll mit dem FP -Stream ein entsprechendes Verfahren für die Analyse quantitativer häufiger Muster über Datenströmen präsentiert werden.